步进梁加热炉神经网络模型预测控制

来源期刊：控制工程2005年第S1期

论文作者：沈志华 赵英凯 张湜

关键词：神经网络;非线性控制;模型预测控制;步进梁加热炉;

摘    要：针对步进梁式连续加热炉燃烧过程控制的温度分布非线性和滞后性,提出了一种基于非线性优化技术的神经网络模型预测控制算法。神经网络具有强大的自学习和非线性映射能力,把神经网络预测模型和非线性优化器整合为一个温度控制器,通过神经网络预测模型描述温度控制对象的动态行为,根据加热炉当前温度和出钢温度预测未来时刻的温度输出值,实现加热炉温度控制。实验结果表明,通过对网络模型进行大样本训练和对模型预测控制参数的优化,加热炉温度控制系统能快速达到控制要求,具有良好的抗干扰能力和温度跟随性能。